count(distinct case when

时间: 2023-04-24 07:01:58 浏览: 197
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使用SQL语句统计数据时sum和count函数中使用if判断条件的讲解

当条件成立时，计算不同值的数量。 例如： count(distinct case when gender='male' then user_id end) 这个语句的意思是：当用户的性别为男性时，统计不同的用户ID数量。
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COUNT(CASE WHEN datetime = DATE_SUB('20211001', INTERVAL 1 WEEK) THEN orderId ELSE NULL END) OVER (PARTITION BY city) AS '比例' FROM job_interview; 这样的SQL查询将分别计算2021年10月1日和9月24日...
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为了将结果转换为每场比赛日期对应胜和负的计数，我们可以使用SQL的CASE语句配合GROUP BY和COUNT函数。以下是转换的SQL语句： sql SELECT cdate, SUM(CASE WHEN result = '胜' THEN 1 ELSE 0 END) AS 胜, SUM...

select t1.month_id, count(distinct case when t1.offer_type_name='主套餐' then offer_name end) aa, count(distinct case when t1.offer_type_name='促销' then offer_name end) bb, count(distinct case when t1.offer_type_name='可选包' then offer_name end) cc, count(distinct case when t2.offer_type_name='主套餐' then offer_name end) aaa, count(distinct case when t2.offer_type_name='促销' then offer_name end) bbb, count(distinct case when t2.offer_type_name='可选包' then offer_name end) ccc, from zone_crmchk.dwd_sum_zhuliuxxsc t1 left join zone_crmchk.dwd_sum_zhuliuxxsc t2 on t2.month < t1.month group by t1.month, count(distinct case when offer_type_name='主套餐' then offer_name end) aa, count(distinct case when offer_type_name='促销' then offer_name end) bb, count(distinct case when offer_type_name='可选包' then offer_name end) cc

COUNT(DISTINCT CASE WHEN t1.offer_type_name='主套餐' THEN offer_name END) aa, COUNT(DISTINCT CASE WHEN t1.offer_type_name='促销' THEN offer_name END) bb, COUNT(DISTINCT CASE WHEN t1.offer_type_...

其中，user_behavior 是存储用户行为的表名，包含 user_id、item_id、category_id、action_type 和 timestamp 等字段。上述 SQL 语句中，COUNT(DISTINCT CASE WHEN action_type = 'pv' THEN user_id END) 统计了点击的用户数，COUNT(DISTINCT CASE WHEN action_type = 'fav' THEN user_id END) 统计了收藏的用户数，COUNT(DISTINCT CASE WHEN action_type = 'cart' THEN user_id END) 统计了加购的用户数，COUNT(DISTINCT CASE WHEN action_type = 'buy' THEN user_id END) 统计了购买的用户数。最终的结果即为转化漏斗。例如，点击-收藏的转化率为 fav_count / click_count，加购-购买的转化率为 buy_count / cart_count。

COUNT(DISTINCT CASE WHEN action_type = 'pv' THEN user_id END) AS click_count, COUNT(DISTINCT CASE WHEN action_type = 'fav' THEN user_id END) AS fav_count, COUNT(DISTINCT CASE WHEN action_type = '...

select a.month_id, sum(b.aa) aa, sum(b.bb) bb, sum(b.cc) cc, '今年往月新增订购' as A from ( select month_id, sum(aa) aa,sum(bb) bb,sum(cc) cc from ( select month_id , count(distinct case when offer_type_name='主套餐' then offer_name end) aa, count(distinct case when offer_type_name='促销' then offer_name end) bb, count(distinct case when offer_type_name='可选包' then offer_name end) cc, from dwd_sum_zhuliuxxsc where substring(crt_version,1,4)='2023' group by month_id ) ptuser group by month_id ) a join ( select month_id,sum(aa) aa,sum(bb) bb,sum(cc) cc from ( select month_id , count(distinct case when offer_type_name='主套餐' then offer_name end) aa, count(distinct case when offer_type_name='促销' then offer_name end) bb, count(distinct case when offer_type_name='可选包' then offer_name end) cc, from dwd_sum_zhuliuxxsc where substring(crt_version,1,4)='2023' group by month_id ) ptuser group by month_id ) b on a.month_id >= b.month_id group by a.month_id order by a.month_id;如何改成计算今年往月(不包含本月)的统计

count(distinct case when offer_type_name='主套餐' then offer_name end) aa, count(distinct case when offer_type_name='促销' then offer_name end) bb, count(distinct case when offer_type_name='可选包'...

CREATE TABLE tmp_x_sijirbsj as SELECT * FROM driver_assess_info WHERE 日期 BETWEEN @yue AND @riqi; SELECT @riqi as '日期' , 注册运营城市 ,count(distinct case when 在线时长(小时)>0 and 日期<=cast(@riqi as date) then 司机ID else null end) as '累计在线司机数' ,count(distinct case when 在线时长(小时)>0 and 日期>=cast(@yue as date) and 日期<=cast(@riqi as date) then 司机ID else null end) as '本月在线司机数' ,count(distinct case when 应答量>0 and 日期<=cast(@riqi as date) then 司机ID else null end) as '累计应答司机数' ,count(distinct case when 应答量>0 and 日期>=cast(@yue as date) and 日期<=cast(@riqi as date) then 司机ID else null end) as '本月应答司机数' ,count(distinct case when 完单量>0 and 日期<=cast(@riqi as date) then 司机ID else null end) as '累计完单司机数' ,count(distinct case when 完单量>0 and 日期>=cast(@yue as date) and 日期<=cast(@riqi as date) then 司机ID else null end) as '本月完单司机数' FROM tmp_x_sijirbsj group by 注册运营城市

你想创建一个名为 tmp_x_sijirbsj 的表，并从 driver_assess_info 表中选择满足日期范围条件的数据。然后，你想计算每个城市在给定日期之前和本月的累计在线司机数、累计应答司机数和累计完单司机数，以及本月的在线...

select count(*) as count2, sum(count1) as coun3 from (select 1 , case when is_pdcp_busy_week =1 then 1 else 0 end as count1 from d_wx_expansion_oarea2023 )t union all SELECT COUNT(DISTINCT CASE WHEN unique_id_station IS NOT NULL THEN unique_id_station END) as count1, COUNT(DISTINCT CASE WHEN is_pdcp_busy_week = 1 AND unique_id_station IS NOT NULL THEN unique_id_station END) as count4 FROM d_wx_expansion_oarea2023将结果分别展示

对于第一个 SQL 查询，结果展示如下： | count2 | count3 | |--------|--------| | 1 | count1的总和 | 其中，count2 的值为 1，表示只有一条结果。...注意，这里使用了 DISTINCT 关键字，表示去重后的记录数。

DISTINCT CASE WHEN

引用提供了一些在统计UV粒度数据时常用的函数和操作，例如count(distinct case when (条件) then col_name else null end)和get_json_object(col_name,'$.（json中的字段名）')等，这些函数可以与DISTINCT CASE WHEN...

"SELECT user_id,COUNT(provider_id) AS total,MAX(last_used) AS last_used FROM providers_users WHERE provider = 'providers_webplugin'GROUP BY user_id HAVING COUNT( DISTINCT CASE WHEN last_used <= DATE_SUB( NOW(), INTERVAL 1 YEAR ) THEN 1 END ) > 20 OR COUNT( DISTINCT CASE WHEN last_used <= DATE_SUB( NOW(), INTERVAL 30 DAY ) THEN 1 END ) > 2"; 这个查询到的total 属于什么

在你提供的查询中，通过COUNT(provider_id) AS total语句，你将provider_id的计数结果别名为total。因此，查询结果中的total列将显示每个用户的provider_id计数值。这个total值表示每个用户在指定条件下...

,count(distinct case when taggeddate>current_date-7 and pojie=1 then order_id end) as sa_pojie7_count postgresql 如何修改代码

SELECT COUNT(DISTINCT CASE WHEN tagged_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days' AND pojie = 1 THEN order_id END) AS sa_pojie7_count FROM your_table; 这里的改动包括： - 使用 INTERVAL '7 days' 而...

解释为什么是重复客户数量 COUNT(DISTINCT CASE WHEN order_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH) THEN customer_id END) AS repeat_customer

这里使用了COUNT、DISTINCT、CASE和INTERVAL等多个SQL语句和函数，目的是为了计算最近3个月内的重复客户数量。具体解释如下： - COUNT：用于计算符合条件的记录数。 - DISTINCT：用于去重，保证同一个客户只被计算...

select u_i.uid as uid, count(distinct act_month) as act_month_total, count(distinct case when year(act_time) = 2021 then act_day end) as act_days_2021, count(distinct case when year(act_time) = 2021 and tag = 'exam' then act_day end) as act_days_2021_exam, count(distinct case when year(act_time) = 2021 and tag = 'question' then act_day end) as act_days_2021_question from user_info u_i left join (select uid, start_time as act_time, date_format(start_time, '%Y%m') as act_month, date_format(start_time, '%Y%m%d') as act_day, 'exam' as tag from exam_record union all select uid, submit_time as act_time, date_format(submit_time, '%Y%m') as act_month, date_format(submit_time, '%Y%m%d') as act_day, 'question' as tag from practice_record ) exam_and_practice on exam_and_practice.uid = u_i.uid where u_i.level >= 6 group by uid order by act_month_total desc, act_days_2021 desc

这是一条 SQL 查询语句，用于查询用户的活跃度。具体来说，它会统计用户在不同时间段内参加考试或练习的次数，并按照总活跃度和2021年活跃度排序。其中，act_month_total 表示用户参加考试或练习的活跃月份数，act_...

解释 COUNT(DISTINCT CASE WHEN order_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH) THEN customer_id END) AS repeat_customer, SUM(CASE WHEN order_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH) THEN order_amount ELSE 0 END) AS repeat_amount

具体来说，COUNT(DISTINCT CASE WHEN order_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH) THEN customer_id END) AS repeat_customer这段代码会先筛选出最近三个月内的所有订单，然后根据 customer_id 进行去重，最后...

COUNT 中使用 case when + distinct

如果你需要在COUNT函数中使用CASE WHEN语句和DISTINCT关键字，可以按照以下格式编写SQL语句： SELECT COUNT(DISTINCT CASE WHEN condition1 THEN column1 ELSE NULL END) AS count1, COUNT(DISTINCT CASE WHEN...

SELECT COUNT(DISTINCT another_field), SUM(CASE WHEN your_field = your_condition_1 THEN 1 ELSE 0 END) AS count_1, SUM(CASE WHEN your_field = your_condition_2 THEN 1 ELSE 0 END) AS count_2, SUM(CASE WHEN your_field = your_condition_3 THEN 1 ELSE 0 END) AS count_3FROM your_table;这条语句里怎么让your_field根据another_field去重

SUM(CASE WHEN your_field = your_condition_1 THEN 1 ELSE 0 END) AS count_1, SUM(CASE WHEN your_field = your_condition_2 THEN 1 ELSE 0 END) AS count_2, SUM(CASE WHEN your_field = your_condition_3 ...

select tu.id as userId,tu."name",tm.totalUploaded,tm.categories,tm.totalProcessed from t_user tu left join ( select tm.user_id userId, count(tm.user_id) totalUploaded, string_agg(distinct tm.label_id,',') categories, COUNT(CASE WHEN tm.status != 10 THEN 1 END) totalProcessed from t_monitor tm where date(tm.create_time) = CURRENT_DATE group by tm.user_id ) tm on tu.id = tm.userId union all select 0 as userId, 'python上传' as name, count(tm.user_id) totalUploaded, string_agg(distinct tm.label_id,',') categories, COUNT(CASE WHEN tm.status != 10 THEN 1 END) totalProcessed from t_monitor tm where date(tm.create_time) = CURRENT_DATE and tm.user_id = 0 group by tm.user_id;

具体来说，子查询中的 count(tm.user_id) 统计了每个用户上传的文件总数，string_agg(distinct tm.label_id,',') 统计了每个用户上传文件所属的类别，COUNT(CASE WHEN tm.status != 10 THEN 1 END) 统计了每个...

sql count distinct

SELECT COUNT(DISTINCT case when userType=1 then userid else null end) as 类型1, COUNT(DISTINCT case when userType=2 then userid else null end) as 类型2 FROM fromtable 这个查询语句会返回两个列，...

select date_pre, count(CASE WHEN DATEDIFF(date_pre, date_rete) = 1 THEN '是' else null END) / COUNT(DISTINCT role_id) AS retention_rate FROM ( SELECT role_id,dt as date_pre,lead(dt,1)over (partition by role_id) as date_rete FROM (select distinct role_id,dt from src_house_day order by role_id,dt) WHERE dt between 20230427 and 20230503 ) GROUP BY date_pre;有什么问题

这个 SQL 查询语句中，使用了 CASE WHEN 语句来判断两个日期之间相差一天的记录，然后统计了符合条件的记录数，并且除以了不同角色数量，计算出了留存率。但是，这个查询语句中没有指定表名，也没有给出 src_house_...
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